import numpy as np
import image_io
from image_utils import logging


def split_image_channels(image):
    '''
    该函数用于分割图像的颜色通道
    :param image: 输入图像，numpy数组
    :return: 图像的颜色通道列表
    '''
    try:
        logging.info("开始分割图像颜色通道")
        
        # 检查图像是否为多通道
        if len(image.shape) < 3 or image.shape[2] < 2:
            raise ValueError("图像通道数必须大于等于2")

        # 分割图像通道
        channels = np.split(image, image.shape[2], axis=2)

        # 去掉多余的维度并存储到列表中
        channel_list = [np.squeeze(channel, axis=2) for channel in channels]

        logging.info(f"成功分割图像颜色通道")
        return channel_list
    except Exception as e:
        # print(f"在分割图像颜色通道时发生错误: {e}")
        raise ValueError(f"在分割图像颜色通道时发生错误: {e}")

def merge_image_channels(file_paths):
    '''
    该函数用于合并多个单通道图像，创建一个多通道图像
    :param file_paths: 包含单通道图像文件路径的列表
    :return: 合并后的多通道图像
    '''
    try:
        logging.info("开始合并图像通道")
        
        # 加载每个图像文件并检查是否为单通道
        images = []
        for file_path in file_paths:
            image = image_io.load_image(file_path)
            if len(image.shape) != 2:
                raise ValueError("要合并的子图像必须是单通道图像，不能是多通道图像")
            images.append(image)

        # 使用numpy的stack函数沿着新轴合并图像
        merged_image = np.stack(images, axis=-1)

        logging.info("成功合并图像通道")
        return merged_image
    except Exception as e:
        raise ValueError(f"在合并图像通道时发生错误: {e}")